基于多尺度注意力网络的立体匹配方法

为解决网络深度与训练图像块大小耦合问题及进一步提高弱纹理区域及边缘处的匹配精度,提出了一种基于多尺度注意力网络的立体匹配方法.该方法将立体匹配过程分为2个阶段：第1阶段提出了一种成本网络用于计算匹配成本,该网络由基础网络层和缩放层组成.第2阶段提出了一种基于多尺度注意力的视差求精网络,该视差求精网络综合了多种视差线索,并加入多尺度注意力机制进一步提高立体匹配精度.该方法在KITTI 2012、KITTI 2015和SceneFlow数据集上的3像素坏点百分比分别为1.13%,1.87%和2.29%.实验结果表明,与国内外同类方法相比,采用多尺度注意力网络的立体匹配方法在匹配精度上获得了较大的提升,尤其是在弱纹理区域及物体边缘处表现较好.     

一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法

提出一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法．该方法针对海面背景图像的特点，利用小波变换的多尺度分析特性，依据小波变换模极大值在多尺度上的变化规律，综合了各尺度信息，对水天线进行检测，仿真实验验证了其有效性。     

小波变换的多尺度方法在边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换的多尺度边缘算法,与传统的Guass尺度空间算法相比,本算法具有定位准确计算量小的优点,并可利用多尺度空间信息,识别边缘的特性,作为一个例子,本文给出了一个实验。     

利用小波多尺度分解实现混沌区间同步

提出利用小波的多尺度分解算法将混沌信号伪装语音信号后的已调信号,分离出仅存在混沌信号的区间和混沌信号与语音信号同时存在的区间,实施区间同步法实现混沌保密通信的方案。以Ｌｏｒｅｎｚ混沌系统为例,给出了计算机模拟结果。     

基于多尺度的小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波的多尺度特性及其在图像编码中的应用，通过尺度因子对小波作伸缩处理，小波变换具有突出信号在时域、频域局部特征的能力．通过具体实例给出图像数据的小波多尺度变换及图像重构的实现过程，通过合理阈值的选取去除图像数据中的一些细节参数，图像的改变对人的视觉影响不大，处理后图像的可压缩性增强。     

基于小波变换多尺度的边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征，利用小波变换系数模局部极大值提取图像的边缘特征。实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声，而且也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量。     

超小波多阈值估计的图像去噪新方法

为了能够更好的保留图像的有用信息,更精确的去除图像的噪声,提出了基于超小波多阈值的自适应图像去噪方法.该方法先通过超小波变换对图像进行多尺度,多方向分析,然后采用WindowShrink和BayesShrink相结合的去噪方法,充分利用原始图像和噪声的信息实现了图像的降噪处理.仿真结果表明,文中方法无论峰值信噪比还是去噪图像的效果都优于小波变换.     

基于低尺度词袋模型的图像快速分类方法

提出一种新的框架用于改进传统词袋模型效率较低的问题。该方法建立在通过小波变换获取的低尺度图像表示上,利用在低尺度图像上提取单尺度的SIFT特征,建立低尺度视觉词典。由于大幅度减少了图像初始特征维数,该方法可以快速建立视觉词典,并且有效地降低后续图像分类所花费的时间。通过对Caltech101数据集全部8 677张图像的分类测试显示,该方法可以在保证分类性能的同时,有效地提升基于传统词袋模型的图像分类效率。实验结果表明,该方法可以全面提升金字塔匹配的词袋模型分类性能和分类效率,普遍用于传统词袋模型及其衍生方法。     

一种多阈值的快速小波零块图像编码方法

提出一种结合多阈值的快速小波零块图像编码方法.采用小波零块图像编码方法的子带形式,引入多阈值思想,利用最大值集合检查每个子带的重要性,提出只扫描有重要系数的子带,可减少小波零块图像编码的搜索冗余性.且用分散存储不重要集合的方法,代替小波零块图像编码算法中的一个大链表集中存储,避免了大链表的排序,减少了编码时间,提高了编码效率.并用标志位图的形式存储重要系数,减少小波零块图像编码的内存占用及编码时间.实验证明本算法有效.     

MPSK信号小波变换过零特征分析

小波变换提供品质因数Q恒定的滤波器分析，能够精细刻化M电平相移键控（MPSK）信号在码元转换时刻的相位跳变。给出了MPSK信号小波变换后在时间—尺度图谱上小波系数的过零特征。通过构造特殊的数字序列，分析了小波系数过零点分层数与MPSK信号的电平数M的对应关系，详细讨论了MPSK信号不同的相位跳变模式与过零点层次性的内在联系。提出了基于小波变换过零特征的MPSK信号调制类型识别方法。仿真结果表明，MPSK信号小波变换存在显著的过零特征，基于该特征的MPSK信号的类型识别方案是可行的，为软件无线电的实际应用提供了理论参考。     

基于小波变换的去噪方法

分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法用算子加以描述,给出了具体实例。小波变硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。     

基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案

根据第二代小波变换的特点,利用传统小波多分辨率图像水印方案,给出了基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案。该方案实现简单,对内存需求量小,便于DSP芯片实现。仿真结果表明,该方案不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

基于小波变换的X线图像消噪

在对智能整骨机器人中的骨折X线图像的特点和噪声来源进行分析的基础上，提出了利用小波变换的多分辨分析特性，采用时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化方法，使图像内的有用信号集中在小波变换的少数系数上，而噪声信号集中到其他小波系数上．在提高图像信噪比的同时，保留了图像的位置信息，确保了临床中利用该智能整骨机器人进行基于模糊控制和神经网络的骨折自动诊断和自动整复的准确度．     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

基于小波变换和归一化自相关的基音检测算法

通过对小波变换的多分辨率分析和抗噪特性的研究,提出了一种基于小波变换和归一化自相关的基音周期检测算法。该算法能精确地从含噪语音中分离出包含基音信息的低频子带信号,并且对基音周期的突变能够很好地纠正。实验表明:该算法要优于现有的自相关基音检测算法,具有较高的精度、可靠性和抗噪性。     

一种基于DWT的数字水印新算法

提出了基于DWT与迭代混合的图像水印算法,在小波变换的高频子带应用迭代混合技术嵌入灰度图像作为水印。仿真实验结果表明,该水印算法对于剪切和添加噪声等攻击具有较好的抵抗能力,是迭代混合技术在数字水印方面的一个成功应用。     

利用改进的小波阈值算法进行图像消噪处理

硬阈值函数用于图像去噪处理时重构的信号会产生震荡,而软阈值函数用于图像去噪处理又会造成边缘模糊现象,本文引入参数α将软硬阈值函数相结合,提出一种新的阈值函数,并将该算法应用于静态图像去噪处理中.结果表明,该算法不仅能有效的改善图像信噪比,而且能使信号的边缘保持较高的分辨率,是一种有效地图像去噪方法,具有一定的实用价值.     

基于小波和复倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波分解和复倒谱的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解，提取出小波近似分量，从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性，对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算，最终把水印嵌入到语音复倒谱域中，实现了在语音信号中嵌入二值图像，提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。